js基础知识系列-闭包

构造:

函数内return一个子函数。一个例子:

简洁版本:

 闭包就是函数创建的一个词法作用域,里面创建的变量,可以在该词法作用域外部自由使用。

 闭包是使函数内变量不被外部随意修改,但是可以通过特定函数操作。

原理版本:

闭包就是一个函数,其中,该函数内部再return一个子函数。这样,就能使子函数访问其父函数内的变量而对外界不可见,即使在外部函数调用后被返回(寿命结束)。

从js引擎来解释:

1.父函数创建时会有全局上下文的引用,其中,全局上下文存储所有全局变量以及所有数据。

2.父函数在调用时会有对运行时上下文的引用,其中,运行时上下文存储调用该函数的对象,函数的参数数组,函数的局部变量。

3.父函数在创建子函数时,子函数不仅要有全局上下文还要有父函数运行时上下文的引用,因为这样可以访问父函数作用域内的变量,否则不符合设计要求,同时,在子函数运行时要创建自身的运行时上下文的引用,在调用结束返回时去掉自身运行时上下文引用并在未来由垃圾回收器销毁,但是并不会去掉对父函数运行时上下文的引用,它与子函数本身共存亡了。这样子函数可以保持对父函数变量的访问了。

具体参照原文:https://www.zhihu.com/question/19554716

【电能质量扰动】基于ML和DWT的电能质量扰动分类方法研究(Matlab实现)内容概要:本文研究了一种基于机器学习(ML)和离散小波变换(DWT)的电能质量扰动分类方法,并提供了Matlab实现方案。首先利用DWT对电能质量信号进行多尺度分解,提取信号的时频域特征,有效捕捉电压暂降、暂升、中断、谐波、闪变等常见扰动的关键信息;随后结合机器学习分类器(如SVM、BP神经网络等)对提取的特征进行训练与分类,实现对不同类型扰动的自动识别与准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪与特征提取方面的优势,结合ML强大的模式识别能力,提升了分类精度与鲁棒性,具有较强的实用价值。; 适合人群:电气工程、自动化、电力系统及其自动化等相关专业的研究生、科研人员及从事电能质量监测与分析的工程技术人员;具备一定的信号处理基础和Matlab编程能力者更佳。; 使用场景及目标:①应用于智能电网中的电能质量在线监测系统,实现扰动类型的自动识别;②作为高校或科研机构在信号处理、模式识别、电力系统分析等课程的教学案例或科研实验平台;③目标是提高电能质量扰动分类的准确性与效率,为后续的电能治理与设备保护提供决策依据。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解DWT的实现过程与特征提取步骤,重点关注小波基选择、分解层数设定及特征向量构造对分类性能的影响,并尝试对比不同机器学习模型的分类效果,以全面掌握该方法的核心技术要点。
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